Методы статистического изучения деятельности убыточных организаций
 Скачать 261.92 Kb.
|
2.2. Моделирование взаимосвязей показателей деятельности убыточных организаций и социально-экономического развития на основе метода корреляции и регрессииДля того, чтобы смоделировать взаимосвязь показателей деятельности убыточных организаций и социально-экономического развития необходимо применить метод корреляции и регрессии. Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак. Задачами регрессионного анализа являются установление формы зависимости, определение функции регрессии, использование уравнения для оценки неизвестных значений зависимой переменной. Следовательно, корреляционно-регрессионный анализ заключается в построении и анализе статистической модели в виде уравнения регрессии, приближенно выражающего зависимость результативного признака от нескольких факторных признаков (множественная). Исходными данными являются данные об индивидуальных значениях этих признаков в изучаемой совокупности единиц. Основным требованием к этой совокупности является требование ее однородности, т.е. во всех частях этой совокупности должен действовать один и тот же закон корреляционной связи. Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Корреляционный анализ изучает взаимосвязи показателей и позволяет оценить тесноту связи между показателями с помощью парных, частных и множественных коэффициентов корреляции. Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в которой изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов). Таким образом, корреляционный и регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты, направления связи и установление аналитического выражения (формы) этой связи. Таким образом, применив метод корреляционно-регрессионного анализа необходимо вывить взаимосвязи, взаимозависимости между социально-экономическими показателями по муниципальным районам Владимирской области. Данный метод является основным в статистике для изучения взаимосвязи явлений. Задача: Применив метод корреляционно-регрессионного анализа необходимо выявить зависимость результативного показателя «Y» – финансовый результат убыточных организаций от факторных (объясняющих) показателей: Х1 – Дебиторская задолженность; X2 – Инвестиции в основной капитал за счет средств муниципального бюджета; Х3 – Кредиторская задолженность; Х4 – Среднесписочная численность работников организаций; Х5 – Отгружено товаров собственного производства. А также необходимо определить связи между этими показателями и установить статистическое выражение этой связи Гипотеза: Выявив взаимосвязь между этими социально-экономическими показателями Y, X1, X2, X3, X4, X5, можно сделать следующие предположения: зависимость будет отражаться, если дебиторская задолженность будет увеличиваться, кредиторская уменьшаться, инвестиции в основной капитал за счет средств муниципального бюджета и количество отгруженных товаров станут повышаться, а среднесписочная численность работников организаций достигнет оптимального уровня, то финансовый результат будет увеличиваться в положительную сторону. Но в случае неправильной политики государства может появиться такое явление, как инфляция, которая приведёт к увеличению кредиторской задолженности и уменьшению инвестиций в основной капитал, неизменности среднесписочной численности работников организаций, а также к снижению отгруженных товаров, то вместе с этим социально-экономическое положение области в целом будет ухудшаться. В соответствии с официальным сайтом Федеральной службы государственной статистики (http://www.gks.ru), имеются следующие исходные данные: 2.2.1 – Фактические показатели по муниципальным районам Владимирской области в 2016 г., тыс. руб.
Изначально необходимо определить результативный показатель, а также определить объясняющие показатели. Определим в качестве результативного показателя Y – финансовый результат убыточных организаций. В качестве объясняющих показателей определим X1 – дебиторская задолженность, X2 – инвестиции в основной капитал за счет средств муниципального бюджета, X3 – кредиторская задолженность, X4 – среднесписочная численность работников организаций, X5 – отгружено товаров собственного производства. Для количественного определения степени тесноты связей между результативным показателем и объясняющими показателями, а также для определения направления связей проведем корреляционный анализ. При проведении корреляционного анализа необходимо рассчитать коэффициенты корреляции. Коэффициент корреляции изменяется в пределах от -1 до +1. Знак коэффициента указывает на направление связи, а число на тесноту связи. Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле: ry/xi=  , где:ry/xi - парный коэффициент корреляции между Y и Хi;  - среднее значение произведения показателей Y и Хi; - среднее значение показателя Y; - среднее значение показателя Хi;σy- среднеквадратическое отклонение показателя Y; σxi- среднеквадратическое отклонение показателя Xi. Таблица 2.2.2 – Расчет коэффициентов корреляции
По результатам проведенного корреляционного анализа можно сделать вывод о наличии сильной положительной связи между финансовым результатом убыточных организаций и дебиторской задолженностью, инвестициями в основной капитал за счет средств муниципального бюджета и среднесписочной численностью работников организаций. Наличие умеренной положительной связи между финансовым результатом убыточных организаций и кредиторской задолженностью, а также наличие слабой положительной связи между финансовым результатом убыточных организаций и количеством отгруженных товаров собственного производства. Для того чтобы определить аналитическое выражение связи между результативным показателем и объясняющими показателями необходимо провести регрессионный анализ. Построим регрессионную модель зависимости результативного показателя Y от объясняющих показателей X1, X2, X3, X4, X5. Таблица 2.2.3 – Регрессионная статистика с учетом всех объясняющих показателей
Исходя из полученной регрессионной статистики, можно сказать о том, что коэффициент детерминации (R-квадрат) равен 0,908973818. Также можно сделать вывод о том, что негативное влияние на коэффициент детерминации оказывает объясняющий показатель X1, так как в столбце t-статистика этот показатель имеет наименьшее значение по модулю. Следовательно, данный показатель необходимо исключить из регрессионной модели и построить новую регрессионную модель. Построим регрессионную модель зависимости результативного показателя Y от объясняющих показателей X2, X3, X4, X5. Таблица 2.2.6 – Регрессионная статистика без учета объясняющих показателей X1 и X4
Исходя из полученной регрессионной статистики, можно сказать о том, что коэффициент детерминации (R-квадрат) равен 0,877487349. По сравнению с первой моделью коэффициент детерминации еще более уменьшился. Следовательно, по результатам проведенного регрессионного анализа можно сделать вывод о том, что наиболее адекватной является первая модель, которая включает в себя все объясняющие показатели. Данная модель является наиболее адекватной, так как коэффициент детерминации данной модели имеет наибольшее значение. Составим уравнение регрессии вида:  = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*х3 + b4*х4 + b5*х5.b0 = 759638,2031 b1 = -0,262324276 b2 = -1,007975906 b3 = 0,623573738 b4 = -131,6393021 b5 = 0,041947615 = 759638,2031 + (-0,262324276*x1) + (-1,007975906*x2) + 0,623573738*х3 + (-131,6393021*х4) + 0,041947615*х5 Рассчитаем по данной модели коэффициенты эластичности. Для того чтобы рассчитать коэффициенты эластичности нужно рассчитать средние значения результативного и объясняющих показателей. Э1=b1*  = -0,262324276*2889217,688/586006,5 = -1,3%Э2=b2*  = -1,007975906*1223439,938/586006,5 = -2,104%Э3=b3*  = 0,623573738*3518564,938/586006,5 = 3,74%Э4=b4*  = -131,6393021*6891,4375/586006,5 = -1,55%Э5=b5*  = 0,041947615*12648574,81/586006,5 = 0,905%Вывод: При увеличении дебиторской задолженности на 1 тыс. руб. происходит уменьшение финансового результата убыточных организаций на 0,26 тыс. руб., т. к. дебиторская задолженность приводит к увеличению долга организации, что приводит к снижению финансового результата. То есть при увеличении дебиторской задолженности на 1 тыс. руб. происходит уменьшение финансового результата убыточных организаций на 1,3%. При увеличении инвестиций в основной капитал за счет средств муниципального бюджета на 1 тыс. руб. происходит уменьшение финансового результата убыточных организаций на 1,007 тыс. руб., т. к. данные вложения не являются эффективными, поэтому и приводят к снижению финансового результата. То есть при увеличении дебиторской задолженности на 1 тыс. руб. происходит уменьшение финансового результата убыточных организаций на 2,104%. При увеличении кредиторской задолженности на 1 тыс. руб. происходит уменьшение финансового результата убыточных организаций на 0,62 тыс. руб., т. к. долг перед организацией возрастает, следовательно финансовый результат несёт убытки для погашения задолженности. То есть при увеличении дебиторской задолженности на 1 тыс. руб. происходит уменьшение финансового результата убыточных организаций на 3,74%. При увеличении среднесписочной численности работников организаций на 1 тыс. руб. происходит уменьшение финансового результата убыточных организаций на 131,6 тыс. руб., т. к. увеличение количества работников не гарантирует улучшение рабочего процесса. В данной ситуации можно предположить, что рабочая сила не целесообразно разделена, отсюда следует уменьшение финансового результата. То есть при увеличении дебиторской задолженности на 1 тыс. руб. происходит уменьшение финансового результата убыточных организаций на 1,55%. При увеличении количества отгруженных товаров собственного производства на 1 тыс. руб. происходит уменьшение финансового результата убыточных организаций на 0,04 тыс. руб. То есть при увеличении дебиторской задолженности на 1 тыс. руб. происходит уменьшение финансового результата убыточных организаций на 0,905%. Гипотеза утверждающая, что с увеличением таких отдельных показателей сельского хозяйства и продовольствия, как: дебиторская задолженность, инвестиции в основной капитал за счет средств муниципального бюджет, кредиторская задолженность, среднесписочная численность работников организаций, количество отгруженных товаров собственного производства объемы финансового результата убыточных организаций сокращаются. Видна обратная связь, то есть, с уменьшением этих отдельных показателей увеличиваются финансового результата убыточных организаций. |